自组织映射(Self-Organizing Maps, SOM) 自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)作为一种神经网络模型的灵感来自大脑皮层映射的拓扑性质。我们的视觉输入、触觉输入和听觉输入均非直接输入给大脑,而是先以某种拓扑方式映射到神经网络,信息经过映射之后再传入到大脑中进行处理,比如 视觉:视网膜拓扑映射(视野中的位置)、方向...
自组织映射(Self-organizing map, SOM)通过学习输入空间中的数据,生成一个低维、离散的映射(Map),从某种程度上也可看成一种降维算法。 SOM是一种无监督的人工神经网络。不同于一般神经网络基于损失函数的反向传递来训练,它运用竞争学习(competitive learning)策略,依靠神经元之间互相竞争逐步优化网络。且使用近邻关系...
本文将深入探讨SOM神经网络的基本原理、特性以及应用场景。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在神经网络的众多分支中,自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)是一种特殊类型的网络,以其独特的无监督学习能力而著称。SOM神经网络模拟了人脑中不同区域神经细胞的分...
tf.stack([self.WTU_locforiinrange(m*n)])),2),1)# 使用高斯函数计算邻域函数,距离越远的神经元受到的影响越小neighbourhood_func = tf.exp(tf.negative(tf.math
自组织映射(Self-organizing map, SOM)通过学习输入空间中的数据,生成一个低维、离散的映射(Map),从某种程度上也可看成一种降维算法。 SOM是一种无监督的人工神经网络。不同于一般神经网络基于损失函数的反向传递来训练,它运用竞争学习(competitive learning)策略,依靠神经元之间互相竞争逐步优化网络。且使用近邻关系...
自组织映射(Self-Organizing Map,简称SOM)是一种无监督学习算法,用于从输入数据中发现潜在的结构和模式。它可以帮助我们在图中识别集群。 SOM算法基于竞争学习的思想,通过将输入数据映射到一个二维或多维的拓扑结构中,使得相似的输入数据在映射空间中相互靠近。SOM的映射空间通常被组织成一个网格状结构,每个节点代表一...
简介:自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)是一种聚类方法,它属于非线性降维技术。SOM 的主要思想是将原始数据映射到一个较低维的子空间,同时保持数据之间的原始结构和关系。SOM 的特点是可视化程度较高,可以直观地展示数据中的簇结构和关联关系。 自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)是一种聚类方法,它属于非...
自组织映射神经网络(Self-Organizing Map,SOM)是无监督学习方法中一类重要方法,可以用作聚类、高维可视化、数据压缩、特征提取等多种用途。在深度神经网络大为流行的今天,谈及自组织映射神经网络依然是一件非常有意义的事情,这主要是由于自组织映射神经网络融入了大量人脑神经元的信号处理机制,有着独特的结构特点。该模...